Python 现在可以运行 Mojo 了？|调用|代码|编译器|mojo|numpy|python

Python 现在可以运行 Mojo 了？

2025-06-24 16:18:58　来源: CSDN

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作者 | Vincent 编译 | 苏宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

两年前，Swift 之父、编译器大神 Chris Lattner 和 Google 前员工 Tim Davis 组队创立了初创公司 Modular，推出了高性能编程语言 Mojo。凭借“比 Python 快 90000 倍”的惊人宣传语，Mojo 成为整个开发者社区关注的焦点，被认为是“可能彻底改变 Python 命运”的新语言。

Chris Lattner 曾这样描述 Mojo：“ 它是 Python 家族的一员，汲取了所有这些酷炫的语言、编译器和其他技术，让 Python 向前迈进了一大步。我们认为它增强了 Python 的能力，赋予 Python 程序员超能力，让熟悉 Python 的人能够学习新知识，探索并征服新领域，而无需转用 C++。”

而如今，Chris Lattner 低调放出了一个意味深长的新变化：Python 现在可以直接调用 Mojo 代码了。

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Mojo 正在被 Python 调用

据开发者 Vincent D. Warmerdam 的实测，Python 调用 Mojo 现在变得非常简单，详细步骤如下。

首先，可以直接用 uv 安装：

uv pip install modular --index-url https://dl.modular.com/public/nightly/python/simple/

然后你可以创建一个 .mojo 文件，导出一个计算阶乘的函数 factorial()，内容如下：

# mojo_module.mojo
from python import PythonObject
from python.bindings import PythonModuleBuilder
import math
from os import abort
@export
fn PyInit_mojo_module() -> PythonObject:
    try:
        var m = PythonModuleBuilder("mojo_module")
        m.def_function[factorial]("factorial", docstring="Compute n!")
        return m.finalize()
    except e:
        return abort[PythonObject](String("error creating Python Mojo module:", e))
fn factorial(py_obj: PythonObject) raises -> PythonObject:
    var n = Int(py_obj)
    var result = 1
    for i in range(1, n + 1):
        result *= i
    return result

然后你就可以在 Python 中加载它：

# main.py
import max.mojo.importer
import os
import sys
import time 
import math
sys.path.insert(0, "")
import mojo_module
start = time.time()
print(mojo_module.factorial(10))
end = time.time()
print(f"Time taken: {end - start} seconds for mojo")
start = time.time()
print(math.factorial(10))
end = time.time()
print(f"Time taken: {end - start} seconds for python")

运行结果如下：

3628800
Time taken: 3.0279159545898438e-05 seconds for mojo
3628800
Time taken: 5.0067901611328125e-06 seconds for python

一切运行正常。

问题显现

不过，在实测时，Vincent 也注意到了一些问题，对于 factorial(10) 这样的轻量计算，Mojo 与 Python 本身速度相差无几。但当输入扩大到 factorial(100) 时，Mojo 返回的结果却是错误的（输出为 0），而 Python 的结果则是正确的。

0
Time taken: 2.7894973754882812e-05 seconds for mojo
188267717688892609974376770249160085759540364871492425887598231508353156331613598866882932889495923133646405445930057740630161919341380597818883457558547055524326375565007131770880000000000000000000000000000000
Time taken: 9.298324584960938e-06 seconds for python

这可能是 Mojo 侧溢出的结果。文档也提到这整套系统还处于早期阶段，说明其数值系统尚不成熟。

另一个例子

考虑到上面的问题可能是溢出引起的，Vincent 又试了一个例子来看看能不能测出加速效果。这次是一个朴素的素数统计实现。Mojo 代码如下：

from python import PythonObject
from python.bindings import PythonModuleBuilder
import math
from os import abort
@export
fn PyInit_mojo_module() -> PythonObject:
    try:
        var m = PythonModuleBuilder("mojo_module")
        m.def_function[count_primes]("count_primes", docstring="Count primes up to n")
        return m.finalize()
    except e:
        return abort[PythonObject](String("error creating Python Mojo module:", e))
fn count_primes(py_obj: PythonObject) raises -> PythonObject:
    var n = Int(py_obj)
    var count: Int = 0
    for i in range(2, n + 1):
        var is_prime: Bool = True
        for j in range(2, i):
            if i % j == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            count += 1
    return count

对应的 Python 测试代码如下，此外 Vincent 还加了一个 NumPy 实现做对比：

import numpy as np
import max.mojo.importer
import os
import sys
import time 
import math
sys.path.insert(0, "")
import mojo_module
def count_primes(n):
    count = 0
    for i in range(2, n + 1):
        is_prime = True
        for j in range(2, i):
            if i % j == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            count += 1
    return count
def count_primes_numpy(n):
    if n < 2:
        return 0
    candidates = np.arange(2, n + 1)
    is_prime_mask = np.ones(len(candidates), dtype=bool)
    for idx, candidate in enumerate(candidates):
        if candidate == 2:
            continue
        divisors = np.arange(2, candidate)
        has_divisor = np.any(candidate % divisors == 0)
        if has_divisor:
            is_prime_mask[idx] = False
    return np.sum(is_prime_mask)
n = 20_000
start = time.time()
print(count_primes(n))
end = time.time()
print(f"Time taken: {end - start} seconds for python")
start = time.time()
print(count_primes_numpy(n))
end = time.time()
print(f"Time taken: {end - start} seconds for numpy")
start = time.time()
print(mojo_module.count_primes(n))
end = time.time()
print(f"Time taken: {end - start} seconds for mojo")

运行结果如下：

Python 原生实现耗时：约 0.45 秒
NumPy 实现耗时：约 0.26 秒
Mojo 实现耗时：仅 0.01 秒

2262
Time taken: 0.44585609436035156 seconds for python
2262
Time taken: 0.25995898246765137 seconds for numpy
2262
Time taken: 0.011101961135864258 seconds for mojo

尽管这一 benchmark 并非最优算法，但结果仍然具备参考价值：在这种纯 CPU 密集型的计算任务中，Mojo 的性能提升确实相当明显，尤其是与 NumPy 相比也有数量级上的优势。

整体而言，通过实测，Vincent 发现，Mojo 的语法风格延续了 Python 的简洁性，同时具备编译语言的性能与类型系统。

不过，Mojo 当前仍处于早期阶段。文档覆盖不全、标准库功能有限、整套开发体验尚不稳定……这也意味着距离“生产可用”还有距离。

但从 Modular 的近期动作可以看出，该团队正在有意识地为 Python 社区打造“融合路径”——不是简单地“替代 Python”，而是围绕其生态做加速和增强。这种“拥抱兼容”的姿态或许更务实，也更容易获得社区的接纳。

对此，Vincent 评价道，「现在还不能称得上“生产可用”，但我已经更有信心了 —— 梦想确实正在靠近。」

原文：https://koaning.io/posts/giving-mojo-a-spin/

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